なぜ「キャッシュヒット」で90%オフ？ LLMプロンプトキャッシュの仕組みを全部図解する
Zenn / 2026/5/6
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 「キャッシュヒット」でLLM推論コストが最大で90%オフになる理由を、プロンプトキャッシュの仕組みとして図解しながら説明している
- プロンプト内のどの部分が再利用対象になり、どのタイミングでキャッシュが参照されるか（ヒット/ミス）の考え方を整理している
- 長文プロンプトや繰り返し発生する指示を、キャッシュが効く形に設計することで効率よくコストを下げられる実務的な観点が示されている
- キャッシュ戦略（プロンプト構成・更新の仕方）が、運用コストと応答品質の両面に影響する点を前提に解説している
Claude Codeを1日回すとAPI代が数万円。ChatGPTで長い会話を続けると、だんだん応答が遅くなる——。
AI Agentが当たり前になった2026年、LLMの運用コストと応答速度は「プロンプトの書き方」以上に 「同じ計算を何度やらせるか」 で決まるようになりました。20ターンの会話をすると、モデルは前の19ターン分を毎回ゼロから再計算しています。これ、冷静に考えると相当もったいない。
プロンプトキャッシュ（Prompt Caching） は、この「ムダな再計算」を根本から潰す技術です。
この記事では、キャッシュがなぜ安くなるのかの経済ロジックから、Transformer内...
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